研究显示，若无前所未有的合作，AI将无法变革交通领域

一份今日在利雅得CoMotion GLOBAL峰会上发布的里程碑式研究表明，人工智能正在悄然重塑全球交通系统，但大多数部署仍停留在孤立的试点阶段，尚未实现规模化，且AI的愿景与实际落地之间的差距正不断扩大。

这份名为《展望AI驱动的交通未来》(Envisioning the Future of Mobility Powered by AI)的报告由麻省理工学院交通倡议和Kearney高级交通研究所联合撰写，分析了来自Google、Lyft、Uber Freight、Deutsche Bahn和NEOM等55家全球领先机构的反馈。研究梳理了欧洲、美洲、亚太和中东地区交通系统中AI的实际应用情况，既揭示了AI驱动交通的规模化发展的突破性潜力，也指出了其中存在的根本性挑战。

报告指出了重塑行业的一个关键动态：AI并非简单复制人类智能——它在某些功能上表现极为出色，但在另一些功能上却会出现不可预测的失效。这种“参差不齐的能力边界”，在对安全性要求极高的交通系统中既创造了机遇，也带来了风险。

麻省理工学院交通倡议执行主任John Moavenzadeh表示：“行业看到了巨大机遇，但同时也面临着碎片化问题。我们的研究揭示了一个矛盾：AI在提供安全、清洁和普惠交通方面的潜力越大，落地执行的难度就越高。要实现这一愿景，政府、监管机构、运营商和技术领袖必须开展跨境合作，在影响力、安全性和信任度方面达成共同愿景。”

主要发现

AI应用仍呈碎片化：在网络规划、自动驾驶、需求模拟和人群监控等领域，大多数应用仍处于试点阶段，尚未形成规模化体系

系统级协同可释放指数级价值：当AI在整个系统中部署时——同时优化车队、基础设施、能源使用和客流——其潜力将大幅提升，但这需要前所未有的公私部门合作

人机协同对安全性至关重要：在部分应用场景中，AI与人类操作员结合能提升系统安全性。但在另一些场景中，人类干预反而会降低可靠性。把握好其中的平衡现已成为战略要务

落地差距持续扩大：若缺乏共享数据基础设施、可互操作标准和连贯的治理框架，各地区可能会陷入相互竞争且互不兼容的AI发展格局

研究证实，许多影响力最大的应用——包括自动驾驶车队、自适应交通控制和自动化执法——恰恰最贴近“参差不齐的能力边界”。

Kearney合伙人、Kearney高级交通研究所全球负责人Christian Gasparic博士表示：“城市正逐渐意识到，AI不仅仅是更智能的算法——它改变了人类和机器的控制权分配方式。准确把握这种平衡现已成为一项具有战略意义和对安全至关重要的决策，将决定哪些城市能在打造下一代交通系统方面取得成功。”

参与报告撰写的Google公共部门交通战略与合作负责人Kristin White补充道：“公共使命以及将人类置于问题解决的核心，对于AI取得成功、实现规模化推广以及构建更安全、更具韧性的交通系统至关重要。”

Deutsche Bahn执行董事Axel Sondermann博士表示：“AI已在德国及其他地区为我们提供安全、可靠且清洁的铁路和巴士服务，助力实现客户满意度提升的目标，而这份研究表明，当解决方案在整个交通系统中规模化应用时，其价值才能最大化。但要释放AI的全部潜力，需要全行业建立统一标准并开展协同合作。我们致力于通过这种集体努力，为所有人创造更优质、更具韧性的交通服务。”

报告警告称，当前的进展不再依赖孤立的创新，而更多取决于生态系统的落地执行。若公共机构、私营运营商和技术提供商之间缺乏协调，AI驱动交通的愿景——更安全的街道、更清洁的空气和更普惠的出行——将可能无法实现。

CoMotion创始人兼首席执行官John Rossant表示：“我们很自豪能在利雅得CoMotion GLOBAL峰会上发布这份前所未有的人工智能研究。如果世界想要清洁、普惠且安全的交通系统，下一次飞跃不会来自孤立的技术突破，而将来自协同合作。我们的职责是将政府、运营商、技术专家和城市聚集在一起，让这个未来得以实现，而非仅仅停留在想象中。”

审核编辑 黄宇